基于PSO-BP的贵州省物流需求预测研究.pdfVIP

E-CommerceLetters电子商务评论,2024,13(1),266-275

PublishedOnlineFebruary2024inHans./journal/ecl

/10.12677/ecl.2024.131033

基于PSO-BP的贵州省物流需求预测

研究

11,2

于颖，王婷

1贵州大学管理学院，贵州贵阳

2贵州大学人民武装学院，贵州贵阳

收稿日期：2024年1月2日；录用日期：2024年1月19日；发布日期：2024年2月29日

摘要

合理预测物流需求对物流业高质量发展具有重要意义。为提高预测结果的准确性，以贵州省为例，构建

PSO-BP模型对未来三年的物流需求进行预测。首先选取12个指标建立指标体系，并进行灰色关联度验

证。然后运用粒子群算法(PSO)优化反向传播网络(BP)，实证结果显示，PSO-BP的预测效果和拟合能力

均优于单一的BP模型。最后使用GM(1,1)获得12个指标未来三年的预测值，将其代入PSO-BP模型得到

贵州省未来三年的物流需求量。

关键词

物流需求，PSO-BP模型，需求预测

ResearchonLogisticsDemandForecasting

inGuizhouProvinceBasedonPSO-BP

11,2

YingYu,TingWang

1

SchoolofManagement,GuizhouUniversity,GuiyangGuizhou

2

RenwuCollege,GuizhouUniversity,GuiyangGuizhou

ndthth

Received:Jan.2,2024;accepted:Jan.19,2024;published:Feb.29,2024

Abstract

Reasonablepredictionoflogisticsdemandisofgreatsignificanceforthehigh-qualitydevelop-

mentofthelogisticsindustry.Toimprovetheaccuracyofthepredictionresults,takingGuizhou

Provinceasanexample,aPSO-BPmodelisconstructedtopredictthelogisticsdemandforthenext

threeyears.Firstly,select12indicatorstoestablishanindicatorsystemandverifyitthroughgrey

文章引用:于颖,王婷.基于PSO-BP的贵州省物流需求预测研究[J].电子商务评论,2024,13(1):266-275.

DOI:10.12677/ecl.2024.131033

于颖，王婷

correlationdegree.Then,particleswarmoptimization(PSO)wasusedtooptimizethebackprop-

agationnetwork(BP),andtheempiricalresultsshowedthatthepredictionperformanceandfit-

tingabilityofPSO-BPweresuperiortoasingle